Искусственный интеллект конвертирует полигональные сетки в редактируемые 3D-модели
Система «угадывает», каким образом исходные блоки могли бы соединяться друг с другом, используя методы машинного обучения.
«Яндекс» будет искать пиратов при помощи машинного обучения
Программа будет самостоятельно искать в Интернете страницы с нелегальными копиями фильмов и сериалов.
Искусственный интеллект научили предсказывать время разблокировки телефона
Такое знание поможет эффективнее планировать установку обновлений и синхронизацию данных, а также экономить энергию, считают исследователи из Мельбурнского университета.
BIG DATA 2019: На что способны большие данные в медицине
Анализ всего пула информации, окружающей пациента, ведет к новой медицине — персонализированной и превентивной.
В МТИ робота научили играть в Дженгу
В отличие от шахмат или го, здесь требуется умение манипулировать реальными физическими объектами. Смоделировать это очень сложно, отмечают ученые, и поэтому робота «тренируют» на башне, сложенной из настоящих блоков.
Наука о данных: куда пойти учиться?
Какие сегодня имеются возможности получения образования в области исследования данных с учетом того, что продолжительный цикл обучения в системе высшего образования работодателей уже не устраивает?
Компьютер предсказывает, как будут бить по мячу Джокович и Надаль в любой момент матча
Модель, подготовленную австралийскими исследователями к турниру Australian Open, обучили с помощью видеозаписей, сделанных автоматизированной системой судейства Hawk Eye
AWS запускает новые сервисы машинного обучения
Среди новинок облачной платформы — модели и алгоритмы для системы Amazon SageMaker, средства автоматической классификации данных и обучения «с подкреплением» и другие сервисы.
Facebook раскрыла код библиотеки функций для понимания смысла текста
В соцсети в качестве преимущества PyText указывают то, что библиотека оптимизирована как для экспериментов, так и для рабочего применения.
В «Ростехе» разработали умную видеокамеру наружного наблюдения
Она в автоматическом режиме определяет возникновение чрезвычайных ситуаций и передает информацию в ситуационный центр.
Искусственный интеллект революционизирует DevOps
Самообучаемость, прогнозирование и возможности автоматизации, обеспечиваемые технологиями искусственного интеллекта, позволят ускорить разработку еще более устойчивых и многофункциональных приложений.
6 способов привести проект машинного обучения к провалу
Процесс обучения практически всегда происходит методом проб и ошибок: совершив промах, вы стараетесь понять, как избежать его в дальнейшем. То же относится и к машинному обучению.
Языком цифр
OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению.
Робот как конкурентное преимущество: для чего Сбербанку центр робототехники
Из всего многообразия направлений робототехники в Сбербанке выбрали для себя пять стратегических приоритетов: промышленную коллаборативную робототехнику, логистические и беспилотные транспортные системы, промышленные экзоскелеты и персональных ассистентов.
Nvidia выпускает T-Rex, «монстра» машинного обучения и создания контента
Стоимость самого мощного видеоадаптера в мире для американских покупателей составит 2,5 тыс. долл.
Клиникам предложили платформу на блокчейне
Все действия с медицинскими данными записываются в распределенный реестр, а поставщики медицинских услуг могут вместе принимать участие в одном «умном» контракте
В цифровой медицине нужны «экосистемы»
Пациенты ждут от клиник того же уровня цифрового сервиса, что и от Amazon, и будут «голосовать» за него своими деньгами.
«Яндекс» получил лицензию на использование своего беспилотника в Неваде
Благодаря лицензии «Яндекс» сможет впервые продемонстрировать свой беспилотник за пределами России — это произойдет в январе 2019 года в Лас-Вегасе.
OSP Data: Искусственный интеллект в России. Для чего он нужен, что мешает внедрению
Среди основных областей применения средств машинного обучения в нашей стране — составление прогнозов и работа с клиентами.
В новом процессоре Samsung Exynos будет нейронный сопроцессор
Поддержка подобных функций позволяет решать задачи машинного обучения непосредственно на мобильном устройстве, не отправляя их в облако, что повышает не только производительность, но и безопасность данных.